该论文提出了一种基于α-Wasserstein距离的机制来实现Rényi Pufferfish隐私保护，使用了拉普拉斯噪声和高斯噪声。通过应用Hölder不等式，作者证明了拉普拉斯机制的尺度参数可以通过W_α度量的上界进行校准，从而对于α∈(1, ∞]满足(α, ε)-Rényi Pufferfish隐私。在α=∞的极限情况下，该框架恢复了已有的用于ε-Pufferfish隐私的W_∞机制。该结果随后被扩展到指数机制。此外，作者提出了一种用于α∈(1, ∞)的高斯噪声的W_α机制，证明了它推广了Rényi差分隐私框架下的现有结果。实验评估表明，与传统的基于W_∞的方法相比，α-Wasserstein机制显著降低了噪声功率，其中高斯机制比拉普拉斯机制提供了更好的效用。值得注意的是，本文推导的机制实现了精确的(α, ε)-Rényi Pufferfish隐私，无需像δ近似这样的额外松弛。该工作为隐私保护领域提供了新的理论工具，有助于在数据发布和分析中实现更强的隐私保证。